通过机器学习和深度学习评估在线健康信息质量:一个系统的文献审查
Yousef Khamis Ahmed Baqraf1, Pantea Keikhosrokiani1,2,3, Manal Al-Rawashdeh1
1School of Computer Sciences, Universiti Sains Malaysia, Minden, Penang, Malaysia.
人工智能 (AI) 可以评估在线健康信息的质量,但目前的机器学习和深度学习研究缺乏全面的审查. 本系统性审查强调了用于健康信息评估的AI技术和未来研究方向.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能的人工智能
- 信息科学 信息科学 信息科学
背景情况:
- 在线健康信息的大量传播需要可靠的评估方法.
- 现有研究需要对机器和深度学习技术进行全面审查,以进行自动健康信息质量评估.
研究的目的:
- 通过使用人工智能审查最近在评估在线健康信息质量的进展.
- 识别和比较机器和深度学习技术来完成这项任务.
- 概述人工智能驱动的健康信息评估的未来研究方向.
主要方法:
- 在PRISMA声明之后,对八个主要在线数据库进行了系统的文献审查.
- 确定了利用机器和深度学习模型进行在线健康信息质量评估的实证研究.
- 技术基于质量标准,测量工具,算法类型和性能指标进行了比较.
主要成果:
- 在评估的研究中确定了100多个质量标准.
- 卫生专业人员或人工智能从业人员没有一致使用任何通用质量维度.
- 人工智能模型的性能评估指标不同于用于人类评估的指标.
结论:
- 这一系统性审查为人工智能从业者提供了关于健康信息质量评估的新视角.
- 它为更有效的AI驱动方法提供了洞察力,以评估在线健康信息质量.
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